摘要

摘要：图像识别作为近20年来发展起来的新兴技术科学，以研究图像的分类与描述为主要内容，在多个领域有着广泛的应用。然而，传统的图像识别技术，如统计图像识别方法和句法图像识别方法，存在运算量大和正确识别率不高的矛盾。近年来，人工神经网络技术的发展为解决这一问题提供了新的途径。本文基于神经网络，对图像识别系统进行了深入研究。首先，简要介绍了图像识别的基本原理和常用方法。然后，分析了前馈神经网络模型及其算法，并提出了遗传算法与BP网络相融合、支持向量机两种神经网络图像识别模型，给出了这两种模型的学习算法和具体应用技术。最后，结合车牌及人脸识别中的具体问题，验证了这两种模型的有效性。

关键字：神经网络；图像识别；BP算法；遗传算法；支持向量机

Abstract

Abstract: Image recognition, as an emerging technological science developed in the last two decades, focuses on the classification and description of images and has a wide range of applications in various fields. However, traditional image recognition techniques, such as statistical and syntactic image recognition methods, face significant challenges in balancing computational complexity and accuracy. Recently, the development of artificial neural network technology has provided new solutions to this problem. This paper conducts an in-depth study on image recognition systems based on neural networks. Firstly, it briefly introduces the basic principles and common methods of image recognition. Then, it analyzes feedforward neural network models and their algorithms, and proposes two neural network image recognition models: the integration of genetic algorithms with BP networks and support vector machines. The learning algorithms and specific application techniques for these two models are presented. Finally, the validity of these two models is verified through practical applications in license plate and face recognition.

Keywords: Neural Networks; Image Recognition; BP Algorithm; Genetic Algorithm; Support Vector Machine

目录

1. 绪论
   • 研究背景
   • 研究现状
   • 研究意义
   • 论文结构安排
2. 图像识别基础理论
   • 图像识别的定义
   • 图像识别的步骤
   • 深度学习网络的基本模型
3. 基于神经网络的图像识别技术
   • 神经网络模型概述
   • 前馈神经网络模型及其算法
   • 遗传算法与BP网络相融合
   • 支持向量机模型
4. 图像识别系统的设计与实现
   • 图像预处理
   • 特征提取
   • 神经网络识别模块
   • 系统整体框架
5. 实验结果与分析
   • 实验环境与数据集
   • 实验设计
   • 实验结果
   • 结果分析与讨论
6. 总结与展望
   • 研究总结
   • 研究不足
   • 未来研究方向

参考文献

1. 邱宜瑶,陈政文. 基于神经网络的图像识别技术的研究[J]. 大庆石油学院学报, 2007, (3): 12-25.
2. 李宜豪,陈宜宁. 深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述[J]. 雷达学报, 2020, 9(4): 567-583.
3.  陈志宏,阮柔治. 深度学习图像识别技术在车辆检测及车型识别中的应用综述[J]. 信息与电脑, 2021, (10): 67-69.
4.  简健昀,廖雅君. 多类农作物病虫害的图像识别应用技术研究综述[J]. 江苏农业科学, 2020, 48(16): 45-52.
5. 连育如,杨奕名.计算机智能化图像识别技术综述与展望[J]. 科技创新导报, 2021, (5): 123-125.
6.  张真勇,邱益勇面向双曲线形态的探地雷达图像识别技术综述[J]. 电子学报, 2019, 47(5): 1011-1020.
7. 陈弘善,陈政勋. 基于深度学习的图像识别技术研究综述[J]. 河北省科学院学报, 2018, 35(3): 178-184.
8.  刘明宪,吴耀英. 基于卷积神经网络的图像识别[J]. 计算机科学与应用, 2020, 10(2): 234-245.
9.  王石竹,孙心桂. 基于神经网络的图像识别系统的研究及实现[J]. 计算机工程与应用, 2005, 41(28): 15-18.
10.  李育羽,冯玟泰. 图像识别BP神经网络边缘检测[J]. 计算机科学, 2006, 33(4): 236-239.

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